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使用 scikit-learn 的 SGDClassifier 实现 SVM：如何调整正则化参数？

[英]Using scikit-learn's SGDClassifier to implement SVM: how to tune the regularization parameter?

原文 2019-12-25 19:27:02 9 1 python/ scikit-learn/ svm

I am using scikit-learn library to implement SVM for a large-size dataset (300-400K samples with <100 features).我正在使用scikit-learn库为大型数据集（具有 <100 个特征的 300-400K 样本）实现 SVM。 To cope with the size issue, I am using SGDClassifier rather than libsvm , however I am not aware of any argument/parameter so that I can tune the regularization parameter within SGDClassifier .为了解决大小问题，我使用SGDClassifier而不是libsvm ，但是我不知道任何参数/参数，以便我可以调整SGDClassifier的正则化参数。 Can anybody help me with this?有人可以帮我解决这个问题吗？

Thanks, Soheil谢谢，索黑尔

1 个解决方案

You have to use the arguments - penalty and alpha.您必须使用参数 - 惩罚和 alpha。 And l1_ratio if you consider elastic net.如果您考虑弹性网，则为 l1_ratio。

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